Curso Modelos No Paramétricos y de Regresión

Acerca del curso

El curso de Modelos No Paramétricos y de Regresión tiene como principales objetivos que los estudiantes:

Conozcan y sepan aplicar las principales técnicas de la estadística no paramétrica.
Conzcan el análisis de regresión como una técnica para investigar y modelar la relación entre variables.

El curso se divide en dos partes de la siguiente forma.

El temario completo se puede revisar aquí.

La evaluación consistirá de los siguientes elementos:

4 tareas (2 por cada tema) que equivalen al 20% de la calificación final e incluyen actividades a realizarse en DataCamp. Las actividades en DataCamp serán individuales y las tareas podrán realizarse en equipos de máximo 3 personas.
2 exámenes que equivalen al 50% de la calificación final.
Proyecto que equivale al 30% de la calificación final.

Es importante notar que en caso de entregar un parcial no se otorgará NP como calificación final.

Chatterjee, S. and Price, B. (2012). Regression Analysis by Example. 5ta Edición. New York: Wiley.
Daniel, W. (2000). Applied Nonparametric Statistics. 2da Edición. USA: PWS Kent.
Gelman, A., Hill, J., & Vehtari, A. (2021). Regression and other stories. Cambridge University Press.
Gibbons, J.D. & Chakraborti, S. (2010). Nonparametric Statistical Inference. 5ta Edición. New York: Marcel Dekker Inc.
Montgomery, D.C. and Peck, E.A., & Vining G.G. (2007). Introduction to Linear Regression Analysis. 4ta Edición. New York: John Wiley & Sons, Inc.

Los códigos que se vean a lo largo del curso se pueden checar en este repositorio.